权重衰退+Dropout

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权重衰退，又称L1或L2正则化，是防止深度学习模型过拟合的有效方法。通过在损失函数中添加正则项，训练期间模型的权重会被约束，避免权重值过大导致过度复杂。在推理时，不使用正则项以获得更简洁的模型。 Dropout技术则是另一种防止过拟合的手段，它在训练过程中随机忽略一部分神经元，增加模型的泛化能力。乘法运算在GPU上的计算速度更快，因此在实现Dropout时常用此方法。

权重衰退(比较常见的解决过拟合的方法)

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为什么叫权重衰退？

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实现

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=0过拟合
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p的概率变成0，1-p的概率相应的放大

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h是结果，对得到的每个结果做一个dropout

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训练模型的时候使用正则项，推理的时候就不用了

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使用乘法，而不直接赋值(x[mask]=0)的原因是GPU乘法的计算更加fast

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模型泛化 | 正则化 | 权重衰退 | dropout
06-02 425
模型泛化 | 正则化 | 权重衰退 | dropout
对dropout的理解详细版
fu6543210的博客
11-24 4万+
dropout可以让模型训练时，随机让网络的某些节点不工作（输出置零），也不更新权重(但会保存下来，下次训练得要用，只是本次训练不参与bp传播)，其他过程不变。我们通常设定一个dropout radio=p，即每个输出节点以概率p置0（不工作，权重不更新），假设每个输出都是独立的，每个输出都服从二项伯努利分布p(1-p),则大约认为训练时，只使用了(1-p)比例的输出，相当于每次训练一个子网络。测...
深度学习神经网络基础知识(二)权重衰减、暂退法(Dropout)
qq_51957239的博客
02-20 2041
本文讲述神经网络基础知识，具体细节讲述前向传播，反向传播和计算图，同时讲解神经网络优化方法：权重衰减，Dropout等方法，最后进行Kaggle实战，具体用一个预测房价的例子使用上述方法。
动手学深度学习笔记---4.3 解决过拟合_权重衰减与Dropout
selectnothing的博客
03-16 332
L1L2wblwbminLwbsubjectto∣∣w∣∣2≤θbb0θθλminlwb2λ​∣∣w∣∣2λλ0θλ→∞θ→0w∗→0上图中，绿线部分为Lwb,在未引入正则惩罚项2λ​∣∣w∣∣2时，L的最优解在圆心（绿点）处，而引入正则惩罚项后，绿点处的值相对于黄线部分来说非常大，此时不再是最优解。当w∗向原点处移动时，Lwb。
课程笔记：权重衰减和dropout
pangpangben的博客
05-30 940
正则化： 上面这条曲线表示验证集的loss情况；下面这条曲线表示训练集的loss情况 方差：表示的是训练集与验证集之间的差异 L2正则化 正则化：降低方差，解决过拟合 L1正则化：要cost与wi的绝对值之和都要小，参数解发生在坐标轴上，表明参数解有稀疏项。 L2正则化又称为权值衰减 在参数更新中多了一个(1-lamda)，lamda大于0小于1，故因此L2正则化又称为权值衰减。 权值不断减小，以至于模型没那么复杂 在pytorch中，L2正则化加载在optimizer中实现 optim_weig
动手学习深度学习-权重衰退&dropout
weixin_52568655的博客
04-03 188
权重衰减（weight decay）是最广泛使用的正则化的技术之一， 它通常也被称为 𝐿2正则化。
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
wepon的专栏
03-14 13万+
本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程，网络在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上
动手学深度学习V2每日笔记（权重衰退+Dropout）
xiaostudennt的博客
07-28 948
l2l_2l2​nn.Dropout 是 PyTorch 中的一种正则化技术，用于防止神经网络中的过拟合。它通过在训练过程中随机将一部分神经元的输出设为 0 来实现这一点。这种做法可以迫使网络的其余部分学习更稳健的特征，因为它不能依赖于某些特定的神经元。p：指定每个神经元在训练时被丢弃的概率。取值范围是 [0, 1)，通常设为 0.5。训练和评估模式Dropout 层在训练和评估（推理）模式下表现不同：训练模式：在训练模式下，Dropout 会按照指定的概率 p 随机丢弃神经元的输出。
跟李沐学AI-动手学深度学习-权重衰退+Dropout
哇哈哈哈的博客
09-10 570
权重衰退 是最广泛使用的正则化的技术之一。 使用均方范数作为硬性限制 通过限制参数值的选择范围来控制模型容量。 通常不限制偏移b（因为限制与不限制的差别不大）。 小的θ意味着更强的正则项。 使用均方范数作为柔性限制 对于每个θ，都可以找到λ使得之前的目标函数等价于下面 可以通过拉格朗日乘子来证明。 超参数λ控制了正则项的重要程度。 λ=0：无作用。 λ->是⚮，w*->0。 参数更新法则 计算梯度 时间t更新参数 通常在下ηλ <1，在深度学.
李沐《动手学深度学习》 | 4.5-4.6 正则化技术：权重衰退与Dropout
好好学习天天向上
05-27 781
正则化是抑制机器学习模型过拟合的重要技术。过拟合指模型在训练数据上表现良好但泛化能力差，常因参数过多或训练数据不足导致。正则化通过约束模型复杂度来缓解过拟合，权值衰退就是一种常用方法。 权值衰退通过惩罚大权重来防止过拟合，具体在损失函数中加入L2范数惩罚项 λ∥w∥²，λ控制正则化强度。λ越大，权重越小，模型越简单。实验表明，适当λ能有效减小测试误差，但过大λ会导致欠拟合。实际应用中，λ需要调参确定最优值。
《动手学深度学习》——权重衰退和Dropout的实现
最新发布
weixin_63046623的博客
06-15 385
本文跟随李沐老师的《动手学深度学习》课程，利用高维线性回归来演示权重衰退（weight decay），以及从零开始实现Dropout。 ​
权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
热门推荐
Microstrong
06-30 15万+
“微信公众号”1. 权重衰减（weight decay）L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：其中C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小n。λ就是正则项系数，权衡正则项与C0项的比...
训练过程--学习率与权重衰减
wydbyxr的博客
12-05 3万+
学习率   主要是两个方面：学习率的初始化和学习率的更新   梯度更新的步长就是学习率 学习率初始化   1）ReLu的线性不饱和激活端着相对于Tanh的双饱和端（经验规则0.1），肯定要降量级。   2）b的学习率一般为w的两倍；   例如Caffe和Alex给的Model基础都是0.001(W)/0.002(b)。   至于为什么Bias的学习率是2倍，猜测是更快抑制Wx加权结果，加速学习。 ...
Epoch和Batch，权重衰减和Dropout，Softmax和Logistic，IOU的基本概念
Lininggggggg的博客
06-06 769
由于是从Word文档直接复制过来，其中格式如果乱码或者不通顺，请评论区告知我 目录一、卷积网络基本概念1、Epoch和Batch2、权重衰减（weight decay）和Dropout（清理掉无用的神经元）3、Softmax逻辑回归和Logistic回归4、IOU的概念 一、卷积网络基本概念 参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/lql0716/article/details/80853169 1、Epoch和Batch Epoch 　　当一个完整的数据集 D 　　通过了神经网络一次并且.
Diffusion扩散模型简述 + 代码demo
ResumeProject的博客
06-01 1万+
扩散模型是一种生成模型 GAN FLOW VAE 需要用到的概率事实： 条件概率 马尔科夫链的转移公式 高斯分布的KL散度公式 KL(P,Q)=logσ2σ1+σ2+(μ1−μ2)22σ22−12(其中P.Q为一维高斯分布) KL(P,Q)=log\frac{\sigma_2}{\sigma_1}+\frac{\sigma^2+(\mu_1-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2} -\frac12 { \tiny(其中P.Q为一维高斯分布)}KL(P,Q)=logσ1​σ2​​+2σ22​σ2+(μ
yolov5 80个类别对照表
ResumeProject的博客
10-30 8028
yolov5 80个类别对照表
pytorch Stream 多流处理
ResumeProject的博客
08-08 7152
在PyTorch中，默认情况下，GPU上的操作是在默认流（default stream）中执行的。默认流是一个序列化的流，其中的操作按照它们出现的顺序逐个执行。这意味着在没有显式指定其他流的情况下，所有的操作都会在默认流中执行。[JIT] 在 TorchScript 中支持 CUDA 流 https://github.com/pytorch/pytorch/issues/41355。然而，PyTorch还提供了功能可以将操作提交到其他流中执行，以充分利用GPU的并行性。来创建其他流，并使用。
WideResNet(宽残差网络)介绍与代码
ResumeProject的博客
01-10 6823
《Wide Residual Networks》        深度残差网络被证明能够扩展到数千层并且仍然具有改进的性能。然而，每提高== 1%== 的准确率都会使层数增加近一倍，因此训练非常深的残差网络存在特征重用减少的问题，这使得这些网络的训练速度非常慢。为了解决这些问题，在本文中，我们对 ResNet 块的架构进行了详细的实验研究，在此基础上我们提出了一种新颖的架构，我们减少了深度和增加残差网络的宽度。我们将由此产生的网络结构称为宽
多模态：指代图像分割
ResumeProject的博客
04-12 6065
指代图像分割         指代图像分割的目的是通过一个自然的语言表达来分割指代物。由于文本和图像之间的不同数据属性，网络很难很好地对齐文本和像素级的特征。         现有的方法使用预训练模型来促进学习，但将语言/视觉知识从预训练模型中分离出来，忽略了多模态对应信息。受对比语言图像预训练（CLIP）的启发，本文提出了一种端到端CLIP驱动的参
李沐权重衰退学习笔记
01-06
### 关于李沐讲解的权重衰减与正则化 在机器学习和深度学习领域，权重衰减是一种重要的技术用于防止过拟合。该方法通过对损失函数添加一...后续研究可能会探索更多有效的策略比如Dropout等以进一步优化性能表现[^2]。
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